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効果の検定
「効果の検定」レポートには、次の情報が表示されます。
要因
モデル内の効果。
パラメータ数
効果に含まれるパラメータの個数。
自由度
Waldカイ2乗検定の自由度。これは、効果に含まれるパラメータのうち、その推定値がゼロではないものの個数です。
Waldカイ2乗
要因に関連するすべてのパラメータが0かどうかを調べるWald検定のカイ2乗値。
p値(Prob > ChiSquare)
Waldカイ2乗検定に対するp値。
応答変数の確率分布として正規分布を選択し、かつ罰則を課さない推定法を選択した場合、レポートの「Waldカイ2乗」と「p値(Prob>ChiSq)」に代わって以下の列が表示されます。
平方和
「効果が0である」という帰無仮説を検定するための平方和。
F値
「効果が0である」という帰無仮説を検定するためのF統計量。F値は、効果の平均平方を誤差の平均平方で割った比です。平均平方は、平方和を自由度で割ったものです。
p値(Prob > F)
「効果が0である」という帰無仮説を検定するp値。
効果の係数がゼロと推定された場合:
•
効果のパラメータ数が1の場合、行の一番右に「削除」と表示されます。
•
効果のパラメータ数が2以上の場合、「削除された水準数」と表示され、その後にパラメータ推定値がゼロになっている水準の個数が示されます。